-
数字图像处理系统的设计与实现 毕业设计
计算机专业的毕业设计报告有代码截图还有流程图等，十分实用
- 2021-05-06下载
- 积分：1
-
ct图像的肺实质提取
该程序实现对肺部CT图像的分割，通过自动阈值处理，得到二值化图像，再经过形态学处理，得到肺区
- 2020-11-29下载
- 积分：1
-
C#车牌识别系统（车牌的定位分割加识别）
车牌识别的全部流程加报告和ppt，里面讲车牌的定位，车牌字符的分割和字符的识别全都弄好了，这是我们的大作业，所以还有很多不完善的地方
- 2020-11-30下载
- 积分：1
-
点云边缘提取MATLAB
MATLAB下点云边缘提取，点云数据需要保存为TXT，然后放在同一目录下运行。
- 2020-11-28下载
- 积分：1
-
雷达目标跟踪
雷达的目标跟踪，卡尔曼滤波，航迹相关。雷达导航运动目标
- 2020-12-01下载
- 积分：1
-
matlab元胞自动机模拟交通路况
使用matlab编写的元胞自动机模拟交通路况，双车道，有超车模型，参数可改
- 2020-12-06下载
- 积分：1
-
匀速直线运动模糊图像复原的改进算法
一篇很好的关于模糊图像复原的论文，含详细需要的函数，讲解清楚易懂。闫永存,等匀速直线运动模糊图像复原的改进算法级的概率密度函数P(s)如下式所示:P(s)=P(rdr(6)8对于连续图像,当直方图均衡化(并归一化)后有P(s)即ds=p (r)dr =dT(r)3两边取积分得x=7(=P)h(8)式(8)就是所求的变换函数对于离散图像,假定数字图像中的总像索为N,灰度级总图3最优窗法区域分布图数为L,第k个灰度级的值为r,图像中具有灰度级r的像素Fig 3 Areal distribution of optimal window method数目为n,则该图像中灰度级n的像素出现的概率为取值范围为V-P+1,V1-11;在水平方向上,区域1、2、3的横P(r)="O≤r≤1;h=0,1,…(9)坐标取值范围1O,P1-2],区域4.8、9的横坐标取值范围为P3-1,V1-P3m,区域5、67的横坐标取值范围为[V1-Psn+对其进行均匀化处理的变换函数为:VL-11在图3中,每一个区域都有各白独立的边界,即各个S=7(r)=∑P(n)=2N子窗区域的尺寸不一定相同(10)最优窗计算公式为利用式(10)对图像做灰度变换,即可得到直方图均衡化后的图像。∑∑h(p,g)∑∑h(p.q)∑∑(p,q)D=O 0该方法可以将滤除高频噪声,提高有用信号的嗝度,增加∑h(p∑∑h(P)(12)对比度,同时缩小叠加噪声信号的动态范围,抑制振铃效应有效的结合起来,高文硕等证明了这一点。但不能完全去除振220)2A)铃效应,因此文中在滤波前用最优窗法对图像进行处理最优窗对模樹图像的边界进行加杈处理,以致像素值向3.4最优窗法外逐步过渡到零,其目的是待处理图像的边界结合处不会出在恢复图像过程中,由于图像边缘的像素没有足够的相现灰度的跳变,振铃效应因此得到抑制。邻像素可以利川,所以会导致恢复图像的边缘变差,并且整幅图像有明暗相间的条纹,即振铃效应。为了解决这个问题,早4实验结果及分析期学者常采用边界修正法,但效果不够令人满意。 Aghasi在1996年提出循环边界法,其缺点是图像尺寸变为原来的4文中通过实验验证了改进算法的可行性和有效性,以sadhna模糊图像的复原为例,图4(a)是原始图像,对其进行倍,运算量增加很多。基于循坼边界法的缺点, Bimetal提出了对二维模糊图像四进行恢复的最优窗。其具体实胞过程为:模糊加噪运算,模糊角度为53°,模糊长度为45,高斯噪声为0.0l图4(b)是降质后的模糊图像,采用本文算法估计岀的模恢复窗a,k将图像平面分成9个区域,每个区域编号如图3糊方向为51°,模糊长度为46,图4(c)是普通维纳滤波复原所示。标号为9的中央区域o:=1。图像,图4(d)是人工调整参数为真实值的复原结果。利用本区域1,8、7的纵坐标取值范围为[0,P-2],区城2,6、9文的改进算法得到的复原结果如图4()所示。实验结果如图的纵坐标取值范围为P-1,V4-P,区域3、4.5的纵坐标4所示。(a)原始图像(b)模糠图象(c)普通维纳波复原图象d)取冥际参数值的复原图像(e)太文算法的复原图(a)original image(t)blurred image (c)restored image of ordinary (d)res tored image fcr the (e)restored image ofiner filteringactua l )arameter valles algorithm in this pa per图4运动模糊图像及复原结杲Fig. 4 Motion blurred images and results of restoration147C1994-2012ChinaAcademicJournalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrescrvcd.http://www.cnki.net电子设计工程》2012年第3期出实验结果可知,方向徵分法可以很人程度地提高模糊2005,10(5):590-595角度的估计准确性,利用自相关函效负尖峰值可以较准确地「31贺卫国,黎绍发,匀速直线运动模糊长度的精硝估计[鉴别出模糊长度,从而可以提高图像还原质量。最优窗法对振计算机应用,2005,25(6):1316-1320铃效应可以有较好的抑制作用,最后得到了复原效果较为理HIE Wei-guo, LI Shao-fa. Estimating the blurring length of想的图像。uniform linearmotion blurred images[J]. Computer Applications5结束语2005,25(6:1316-1320[4]吴振字.模糊图像复原方法研究[D]长沙:国防科学技术文中对运动模糊图像的退化模型、维纳滤波复原原理、点大学,2009扩散函数的求取过程选行了详细削述,提出了一种改进的模[5]高文硕.郊伟伟,杨磊运动模糊图像复原技术的改进算法糊图像复原算法,并对振铃效应进行处理,以 sadhna图像的中国传媒大学学报自然科学版,2010,7(1):72-76复原为例进行了实验验证结果表明,文中方法可以较准确地GAO Wen-shuo, ZHENG Wei-wei, YANG Lei. Improved估计出运动模糊参数,并且提高了运算速度,振铃效应得到有algorithm for restoration of the imagemotion blur IJ]. Journal效抑制。of Communication L niversity of China Science and Technology参考文献2010,17(1):72-76[1] Cannon M. Blind deconvolution of spatially invariant image [ 6] Aghdasi F, Ward R K. Reduction of boundary artifacts inblurs with phase [ J]. IEEE Trans on Acoustics, Speech andimage restoration[J]. IEEE Trans. Image. Proc. 1996. 5(4)signal Processing, 1976(24): 58-63611-6182]陈前荣,陆启生,成礼智,基于方向微分的迈动模糊方向鬥叶海.基于统计特征加权的模糊聚类方法及其应用鉴别!中国图象图形学报,2005,10(5):590-595现代电子技术,2009(1299-102chen Qiall-rong, LU Qi-sheng, CHENG Li-zhi. IdentificalionYE Hai-jun. Fuzzy clustering method and its applicationof motion blur direction from motion blurred image bybased on statistical characteristics weighting [J]. Moderndirection derivation method [J Journal of Image and GraphicsElectronics Technique, 2009(12): 99-102具ⅢP2优化和DC偏移消除的宽带丨/Q解调器可改善接收器性能加利福尼亚州米尔皮塔斯( MILPITAS,CA)推出超宽带宽直接转換lQ解调器LIC∶5S35,该件具卓越的线性性能(在1.95GIlκ时,ⅢP3-25.7dBm,IP2-60dBm)。LTC585能提供超过530MILz的基带输岀解调带宽,可满足新-代霓带LTE多模式接收器和毅宇预失真(DPD)接收器的带宽需。Q解调器在700WHx至3GHz的宽频率范围内二作,几乎覆盖了所有蜂窝基站频毁。这款器伫的独狩之处是两个内置的校准功能。其一是允许系统设计人员优化接收器IP2性能的高级也路以60dBm标称值提升至前所未有的80dBm或更高。另一个则是用于消除I和Q输出端上的DC偏移电压的片内电路。这两个功能电路均起到了増强接收嚣性能的作用。此外,LTC5585还可提供超卓的16 dBm pldB。为了进一步加强该器件在直接转换接收器应用中的使用,LTC5585捉供非常低的IQ幅度和相位失配ε幅度失配的典型值是0.05dB,而相位误差的典型值是0.7度,两个数值都是在1.95GHz频率上测得的。这两者的结合产生了一个43dB的接收器镜頰抑制能力。因为LTC5585能湜供非常宽的带宽,所以尢其适用于多模式LTE、 W-CDMA和TD- SCDMA基站DPD接收器以及于主收器的应門。尤其是对;DPD,这些最新一代基站正在将解调带宽推进到超过300MHz。LTC5585可以非常方便地配置应对这些带宽的挑战。除了无线基础设施应用,LrC5585还适用于军用接收器、宽蒂通信、点对点微波数据链路、镜频抑制接收器和长距离RFID阅读器。LTC5585内置了一个RF变压器以减少外部组件,再加上24引线4mm×4 mm QFN封装,因而可提供高度紧凑的解决方案。该器件规格在_40-105℃C的外壳工作温度范围。LTC585用单—5Ⅴ电源供电,吸取200mA的总电源电流。该器件提供数竽输λ以启用或停用该芯片。当俘用时,该IC吸取的典型溻电流为11μA。解调器的200ms快谜接通时间和800rs断开时间使该器件能在突发模弌接收器中使用。咨询编号:2012031009心·心;心·心,心·心普心心心·心·心心·心分·心心···心·心心心心·心·心心·心欢迎订阅2012年度《电子设计工程》(半月刊)国内邮发代号:52-142国际发行代号:M2996订价:15.00元/期360.00元/年148C1994-2012ChinaAcademicJournalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrescrvcd.http://www.cnki.net
- 2020-11-27下载
- 积分：1
-
2012年全国大学生数学建模竞赛A题一等奖论文
2012年全国大学生数学建模竞赛A题一等奖论文。高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评侧编号(由赛区组委会评阅前进行编号):赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用):全国统编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):基于数理分析的葡萄及葡萄酒评价体系摘要葡萄酒的质量评价是硏究葪萄酒的一个重要领域,目前葡萄酒的质量主要由评酒师感官评定。但感官评定存在人为因素,业界一自在尝试用葡萄的理化指标或者葡萄洏的理化指标定量评价葡萄洒的质量。本题要求我们根据葡萄以及葡萄酒的相关数据建模,并研究基」理化指标的葡萄酒评价体系的建立对于问题一,我们首先用配对样品t检验方法研究两组评酒员评价差异的显著性,将红葡萄酒与白葡萄酒进行分类处理,用SPSS软件对两组ⅳ酒员的评分的各个指标以及总评分进行了配对样本t检验。得到的部分结果显示:红葡萄酒外观色调、香气质量的评价存在显著性差异,其他单指标的评价不存在显著差异白葡萄、红葡萄以及整休的评价存在显著性差异接着我们建立了数掂可信度评价模型比较两组数据的可信性,将数据的可信度评价转化成对两组评酒员评分的稳定性评价。首先我们对单个评酒员评分与该组所有评酒员评分的均值的偏差进行了分析,偏差不稳定的点就成为噪声点,表明此次评分不稳定。然后我们用两组评酒员评分的偏差的方差衡量评酒员的稳定性。得到第2组的方差明显小于第1组的从而得出了第2组评价数据的可信度更高的结论。对于问题二,我们根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒质量对葡萄进行了分级。方面,我们对酿酒葡萄的级理化指标的数据进行标准化,基于主成分分析法对其进行了因子分析,并且得到了27种葡萄理化指标的综合得分及其排序(见正文表5)。另一方面,我们又对附录给出的各单指标百分制评分的权重进行评价,并用信息熵法重新确定了权重,用新的权重计算出27种葡萄酒质量的综合得分并排序(见正文表6)。最后我们对两个排名次序用基于模糊数学评价方法将葡萄的等级划分为1-5级(见正文表8)。对于问一,首先我们将众多的葡萄理化指标用主成分分析法综合成6个主因子,并将葡萄等级也列为主因子之一。对葡萄的6个主因子,以及葡萄酒的10个指标用SPSS软件进行偏相关分析,得到酒黃酮与葡萄的等级正相关性较强等结论。之后对相关性较强的主因子和指标作多元线性回归。得到了葡萄酒10个单指标与主因了之间的多元回归方程,该回归方程定量表示两者之间的联系对于问题四,我们首先将葡萄酒的理化指标标准化处理,对葡萄酒的质量与荀萄的6个主因子和葡萄酒的10个单指标作偏相关分析,并求出多元线性回归方程。该方程就表示了葡萄和葡萄酒理化指标对葡萄酒质量的影响。之后,我们通过通径分析方法中的逐步回归分析得到葡萄与葡萄酒的理化指标只确定了葡萄酒质量信息的47%。从而得出了不能用葡萄和葡萄酒的理化指标评价葡萄酒的质量的结论。接着我们还采用通径分析屮的间接通径系数分析求出各自变量之间通过传递作用对应变量的影响,得到单宁与总酚传递性影响较强等结论最后,我们对模型的改进方向以及优缺点进行了讨论。关键词:配对样本t检验数据可信度评价主成分分析模糊数学评价综合评分信息熵偏相关分析多元线性回归1问题重述确定葡萄酒质量时一般是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评。每个评酒员在对葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分,然后求和得到其总分,从而确定葡萄酒的质量。酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系,葡萄酒和酿酒荀萄检测的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。附件中给岀∫某年份一些葡萄酒的评价结果,并分別给出了该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据。我们需要建立数学模型并且讨论下列问题:1.分析附件1中两组评洒员的评价结果有无显著性差异,并确定哪一组的评价结果更可信。2.根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级。3.分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。4.分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响,并论证能否用荀萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量2模型的假设与符号的约定2.1模型的假设与说明(1)评酒员的打分是按照加分制(不采用扣分制);(2)假设20名评酒员的评价八度在同一区间(数据合理,不需要标准化)(3)每位评酒员的系统误差较小,在本问题屮可以忽略不计(4)假设附件中给出的葡萄和荀萄酒理化指标都准确可靠。2.2符号的约定与说明符号符号的意义原假设显著性概率第1组评酒员对第号品种葡萄酒评分的平均值,第2组评洒员对第号品种葡萄酒评分的平均值第一组评酒员对指标评分的偏差的方差,第二组评酒员对指标评分的偏差的方差,=…,第1组10位评酒员对号酒样品第项指标评分的平均分第组第号评酒员对号酒样品第项指标评分与平均值的偏第1组第号评酒员对其项指标评分与平均值的偏差的平均第2组第个评酒员的总体指标偏差的方差重新确立的第项指标的权重第2组10个评酒员的总体指标偏差的方差评酒员指标的平均评分,=葡萄的第项指标,葡萄的第项因子,=葡萄酒的第项理化指标3问题一的分析与求解3.1问题一的分析题冂要求我们根据两组评酒员对27种红葡萄洒和28种白葡萄泙的10个指标相应的打分情况进行分析,并确定两组评酒员对葡萄酒的评价结果是否有显著性差异,然后判断哪组评酒员的评价结果更可信初步分析可知:由于评酒员对颜色、气味等感官指标的衡量人度不同,因此两组评酒员评价结果是否具有显著性差异应该与评价指标的类型有关,不同的评价指标的显著性差异可能会不同。同时,由于红葡萄酒和白葡萄酒的外观、口味竽指标羔异性较大,处理时需要将白葡萄酒和红葡萄酒的评价结果的显著性差昦分开讨论。基于以上分析,我们可以分别两组品尝同一种类酒样品的评酒员的评价结果进行两两配对,分析配对的数据是否满烂配对样品t检验的前提条件,而且根据常识可知评酒员对同一种酒的同一指标的评价在实际中是符合t检验的条件的。接着我们就可以对数据进行多组配对样品的t检验,从而对两组评洒员评价结果的显著性差异进行检验。由于对同一酒样品的评价数据只有两组,我们只能通过评价结果的稳定性来判定结果的可靠性。而每组结果的可靠性乂最终决定于每个评酒员的稳定性,因此将问题转化为对评酒员稳定性的评价。3.2配对样品的t检验简介统计知识指出:配对样本是指对冋一样本进行两次测试所获得的两组数据,或对两个完全相同的样本在不同条件下进行测试所得的两组数据。在本问中我们可以把配对样品理解为有27组两个完全相同的酒样品在两组不同评酒员的检测下得到的两组数据,两组屮各个指标的数据为每组评酒员对该指标打分的平均值配对样品的t检验可检测配对双方的结果是否具有显著性差异,因此就可以检验出配对的双方(第一组与第二组)对葡萄酒的评价结果是否冇差异性型对样品t检验具有的前提条件为:(1)两样品必须配对(2)两样品来源的总体应该满足正态性分布。配对样品t检验基本原理是:求出每对的差值如果两种处理实际上没有差异,则差值的总体均数应当为0,从该总体中抽出的样本其均数也应当在0附近波动;反之,如果两种处理有差异,差值的总体均数就应当远离0,其样本均数也应当远离0。这样,通过检验该差值总体均数是否为0,就可以得知两种处理有无差异。该检验相应的假设为:=,两种处理没有差別,4≠两和处理存在差别3.3葡萄酒配对样品的t检验问题一中配对样品为27组两个完全相同的酒样品在两组不同评酒员的检测下得到的两组数据,其中两组中各个指标的数据为各组10个评酒员对该指标打分的平均值。该问题中的10个指标分别为:外观澄清度、外观色调、香气纯正度、香气浓度、香气质量、口感纯正度、口感浓度、口感持久性、口感质量、平衡/总休评价。根据t检验的原理,对荀萄酒配对样品进行t检验之前我们要对样品进行正态性检验。首先我们根据附件一并处理表格中的数据,得到配对样品的两组数据,绘制红葡萄酒配对样品表格部分数据如表1表1红葡萄酒配对样品数据表澄清度澄清度平衡/整平衡/整(1组均值)(2组均值)体评价(1组体评价(2组均值)均值)2.3.18.4红29.6红263.63.78.8红273.73.78.8白葡萄酒配对样品表格部分数据如表2:表2白葡萄酒配对样品数据表澄清度澄清度平衡/整平衡/整(1组均值)(2组均值)体评价(1组体评价(2组均值)均值)白17.78.4白22.93.19.1日26白273.778.8从上表中我们能看出,将白葡萄酒和红葡萄酒中的每个指标分别进行样品的配对后,每一个指标的配对结果有27对,每一对的双方分别是1组和2组的评酒员对该指标的评分的平均值。3.3.1样本总体的K-S正态性检验配对样品的t检验要求两对应样品的总体满足正态分布,则总体中的样品应该满足正态性或者近似正态性,样本的正态性检验如卜以红葡萄酒的澄清度的27组数据为例分析:利用SPSS软作绘制两样品的直方图和趋势图如图1所示:图1红葡萄酒澄清度两组数据自方图我们假设两组总体数据都服从态分布,利用SPSS软件进行KS忙态性检验的具体结果见附录2.3。两组数据的近似相伴概率值P分别为0.239和0.329,大于我们一般的显著水平0.05则接受原来假设,即两组红葡萄酒的澄清度数据符合近似正态分布同理可用SPSS软件对其他指标的正态性进行检验,得到结果符合实际猜想,都服从近似正态分布。3.3.2葡萄酒配对样品t检验步骤两种葡萄酒的处理过程类似,这里我们以对红葡萄酒谜价结果的差异的显著性分析为例。step1:我们以第一组对葡萄酒的评价结果总体服从正态分布〃σ,以第二组对葡萄酒的评价结果总体服从正态分布μσ。我们已分别从两总体中获得了抽样样本和,并分别进行两样品相互配对。(具体数据见附录2.1)Step2:;引进一个新的随机变量,对应的样本为将配对样本的t检验转化为单样本t检验Step3:建立零假设4=,构造t统计量;Step4:利用SPSS进行配对样品t检验分析,并对结果做出推断3.4显著性差异结果分析3.3.1红葡萄酒各指标差异显著性分析由SPSS软件对红葡萄酒各指标的配对样品讠枍验后,得到各指标的显著性概率分布表。(结果如表3所示)表3红葡萄酒酒各指标显著性概率P指标外观澄清度外观色调香气纯正度香气浓度‖香气质量P0.6140.0020.1510.1000.010指标口感纯正度口感浓度口感持久性口感质量平衡/整体P0.4370.1580.2510.0550.674由统计学知识,如果显著性概率P显著水平α,则不能拒绝零假设,即认为两总体样本的均值不存在显著差异。则根据表3可得:两组评酒员对红葡萄酒各项指标的评价中除外观色调、香气质量存在显著性差异以外,其他8项指标都无显著性差异。3.3.2白葡萄酒各指标差异显著性分析代入白葡萄酒的评价数据,重复以上步骤,得到白荀萄酒各指标的显著性概率分布表。(结果如表4所示)表4白葡萄酒各指标显著性概率P分布表指标外观澄清度外观色调香气纯正度香气浓度香气质量P0,2990.0890.930.2380.714指标口感纯正度口感浓度口感持久性口感质量平衡/整体0,0000.0050.8630.0000.00l分析表4可得:两组评酒员对白葡萄酒各项指标的评价中只有凵感纯正度」感浓度、凵感质量、平衡/整体评价存在显著性差异,其他6项指标都无显著性差异3.3.3葡萄酒总体差异显著性分析(1)红葡萄酒总体差异显著性分析该问题的附件中已经给出了10项指标的杈重,因此将10项指标利用加权合并成总体评价。对于红葡萄酒两组评价结果构造两组配对t检验。得到显著性概率P=0.030
- 2020-12-04下载
- 积分：1
-
jink v8 bootload下驱动程序（官网下载）
jink v8刷写固件过程中进入bootload模式下win7，8驱动程序
- 2020-12-06下载
- 积分：1
-
圆柱绕流 附加质量 matlab计算程序
运用势流理论计算圆柱绕流附加质量系数的matlab程序
- 2020-12-11下载
- 积分：1
|
联系客服（QQ：3324461878）
